名叫 GPT-2 的深度学习网络最近因为能根据几段提示就产生一整篇看起来合理的文章而名声大振。AI 研究员 Gary Marcus 于是对它进行一番测试，输入了一句话“What happens when you stack kindling and logs in a fireplace and then drop some matches is that you typically start a …”如果它足够聪明的话后面的文字显然是“火（fire）”，但 GPT-2 的回答是“ick”。Marcus 对此并不感到意外，常识推理是 AI 领域的一大难题，困扰了 AI 研究人员数十年。他把结果发布在 Twitter 上，还加了表示“笑死人”的缩略词（LMAO)。GPT-2 也许有令人影响深刻的语言模仿能力，但它缺乏基本常识。华盛顿大学的 AI 研究员 Yejin Choi 在几分钟后看到了 Marcus 的帖子，她正准备发表演讲谈论利用 GPT-2 的系统 COMET（预印本）去执行常识推理。她将 Marcus 写的句子输入到 COMET，它产生了 10 个推断，前两个都与火相关。COMET 将常识推理设想为一种对新输入产生可信但可能不完美的反应的过程，而不是通过查阅类似百科全书的庞大数据库去做出无懈可击的推论。它尝试将两种基础上差异巨大的方法融合进 AI。

新冠疫情普及了佩戴口罩，增加了算法精确识别人脸的难度。中国科学报 3 月报道称，为保障全国复工复产，以 BAT、商汤科技、云从科技等为代表企业开发出诸多戴口罩人脸识别产品，近日这些产品陆续投入使用。以前的人脸识别主要是针对全脸进行扫描，疫情暴发后，研发人员考虑了戴口罩的情况，加强了对眼睛、眉毛等重点区域的识别。但根据《连线》的报道，其有效性参差不齐。一名北京居民说，她不需要摘下口罩就能用支付宝识别人脸，很方便；但住在北京的 Gartner 分析师 Daniel Sun 说，在使用人脸识别支付时他必须远离人群摘下口罩。他认为 Covid-19 不会减少人脸识别算法的使用。提供人脸识别技术的日本电气公司 NEC 对佩戴口罩的人脸识别准确性比较谨慎，表示开发算法的实验室会测试佩戴口罩的人脸识别，因为在流感季节亚洲地区佩戴口罩十分常见。